opencv中檢測圓的方法？總體思路如下，可以改進(jìn)：1?；贖ough變換的圓檢測2。對檢測到的每個(gè)圓的顏色進(jìn)行直方圖分析，取概率最大的顏色作為該圓的顏色信息3。將檢測到的所有圓的顏色與參考對象（球）

opencv中檢測圓的方法？

總體思路如下，可以改進(jìn)：

1?；贖ough變換的圓檢測

2。對檢測到的每個(gè)圓的顏色進(jìn)行直方圖分析，取概率最大的顏色作為該圓的顏色信息

3。將檢測到的所有圓的顏色與參考對象（球）的顏色信息進(jìn)行比較，取最近的一個(gè)進(jìn)行跟蹤

經(jīng)過Hough變換后的圓是一個(gè)三元素的浮點(diǎn)向量（x，y，radius）。

圓[i][0]和圓[i][1]分別表示第i個(gè)圓的前兩個(gè)元素，即中心坐標(biāo)。您應(yīng)該能夠在二維數(shù)組中存儲(chǔ)兩個(gè)浮點(diǎn)數(shù)。但是圖像中的一般坐標(biāo)是整數(shù)，所以可以進(jìn)行以下變換：cvround（circles[i][0]）。

opencv怎么讓檢測的角點(diǎn)之間等距？

Cvcapture//從攝像機(jī)獲取視頻

如果（！Capture）//如果采集失敗

fprintf//輸出錯(cuò)誤消息

getchar（）//獲取輸入字符

return-1//return-1

cvnamedwindow//命名一個(gè)窗口，原始大小

cvscalar//定義兩個(gè)組

iplimage//創(chuàng)建兩個(gè)新圖像，大小為640*480，一個(gè)3通道顏色和一個(gè)灰度

同時(shí)（1）//Loop

iplimage*frame//獲取攝像機(jī)的一幀

如果條件語句如上

cvcvtcolor cvu◎bgr2hsv獲取的圖像從BGR模式轉(zhuǎn)換為HSV顏色模式

cvinranges檢測轉(zhuǎn)換后的HSV圖像的灰度是否在定義的2個(gè)數(shù)組的范圍內(nèi)

opencv代碼詳解（探測紅色圓形并標(biāo)注）？

應(yīng)用程序場景尚未解釋，因此某些細(xì)節(jié)可能無法完全滿足項(xiàng)目的要求。首先，你的相機(jī)分辨率不是很高，而且球會(huì)顯得小得多，所以基于紋理的識別方法很難實(shí)現(xiàn)。因?yàn)榫€會(huì)被壓，而且線是白色的，所以簡單的顏色通道和邊緣圓識別會(huì)有問題。因此，建議先對原始圖像進(jìn)行銳化處理。銳化方法有很多種，因?yàn)橹挥星驂壕€的情況需要銳化，所以建議采用指數(shù)銳化和拉普拉斯銳化來滿足項(xiàng)目的需要，提高白色高像素區(qū)域的分辨率。之后，可以進(jìn)行邊緣檢測并推薦canny。你需要考慮一下門檻。銳化后，分割閾值10應(yīng)該是相似的。之后，圓檢測應(yīng)該能夠找到球所在的區(qū)域。如果檢測到多個(gè)區(qū)域，需要編寫自己的算法根據(jù)情況進(jìn)行區(qū)分。其中一個(gè)重要的問題是邊緣檢測通常需要事先進(jìn)行模糊運(yùn)算，因此建議不使用模糊算法直接進(jìn)行邊緣檢測。以上想法都是比較常規(guī)的想法，還有兩種比較巧妙的方法，應(yīng)該也能滿足你的要求。光線是從上面照射的，所以大致的方向可以由陰影決定。這是一個(gè)思路，不會(huì)重復(fù)。第二，如果你的球可以保證它有黑暗的模式，它可以直接灰化和二值化大津方法。球中間會(huì)有斑點(diǎn)。通過這個(gè)點(diǎn)，我們可以通過連接域來準(zhǔn)確地識別和定位球。第一種方法肯定能很好地解決這個(gè)問題。后兩種方法需要查看您的應(yīng)用程序場景。如果你有任何問題，可以給我發(fā)個(gè)私人信息。我最近沒有工作，也不是很忙。手動(dòng)分線，下面是原話的答案。如果你想給問題添加一個(gè)樣本圖像，你不能知道紋理、分辨率、顏色、陰影、應(yīng)用場景等等。你只能得到直徑稍寬一點(diǎn)的信息。沒辦法討論。

Opencv識別系統(tǒng)的思路？

這取決于你的目的。比如說現(xiàn)在的車這么先進(jìn)好用，你還需要了解變速箱的原理嗎？這取決于你的目的。如果只是普通駕駛，你不需要知道。如果你是一個(gè)機(jī)械師，你必須理解。如果你是一個(gè)汽車制造商的工程師，你必須對它非常了解。簡言之，這取決于具體的需要。